Bewegungsaktiviertes Beleuchtungssystem mit Intel Curie (Arduino 101)

Komponenten und Zubehör

• 1× Arduino 101 (mit Intel Curie Chipsatz, integrierter IMU: Beschleunigungsmesser + Gyroskop)

Projektziele

• Lichter automatisch ein-/ausschalten bei Erkennung von Schritten (Erschütterungen)
• Blitzfrequenz der Lichter mit dem erkannten Takt von Tanzen/Klopfen synchronisieren
• Beschleunigungs- und Gyroskopdaten über USB/Bluetooth für seismische Erkennung ausgeben

GitHub-Repository

github.com/ckuzma/arduino-101-sketches – Sammlung aller Sketches.

Enthaltene Sketches

1. TapFlashTest

Einfacher Test: Die Onboard-LED blinkt kurz, wenn ein Schlag/Schritt (Shock) erkannt wird. Dient zur Kalibrierung der Erkennungsschwellen.

#include "CurieIMU.h"
void setup() {
  pinMode(LED_BUILTIN, OUTPUT);
  CurieIMU.begin();
  CurieIMU.attachInterrupt(eventCallback);
  CurieIMU.setDetectionThreshold(CURIE_IMU_SHOCK, 1050); // 1,050 g = 1050 mg
  CurieIMU.setDetectionDuration(CURIE_IMU_SHOCK, 75);     // 75 ms
  CurieIMU.interrupts(CURIE_IMU_SHOCK);
}
void loop() { }
static void eventCallback(void) {
  if (CurieIMU.getInterruptStatus(CURIE_IMU_SHOCK)) {
    digitalWrite(LED_BUILTIN, HIGH);
    delay(50);
    digitalWrite(LED_BUILTIN, LOW);
  }
}

2. TapBeatMatch

Synchronisiert das Blinken der Onboard-LED mit dem Takt von Klopfbewegungen auf der Tischplatte. Verwendet einen gewichteten Mittelwert zur Rauschunterdrückung. Die Schock-Erkennungsschwelle ist einstellbar.

3. SeismicReader + Python-Visualisierung

Der Arduino 101 sendet JSON-formatierte Beschleunigungs- und Gyroskopdaten über die serielle Schnittstelle. Ein Python-Skript (CurieGraph.py) liest diese Daten, stellt sie im Terminal grafisch dar und speichert sie als CSV für Excel.

Das Python-Skript läuft unter Python 2.x und 3.x, plattformunabhängig.

4. VibrationLighting

Ursprünglich für Fußschritt-Erkennung zur Lichtsteuerung konzipiert. Wegen unzureichendem Signal-Rausch-Verhältnis auf Doppelklopfer-Erkennung reduziert. Ein LED-Strip unter einem Flurspiegel schaltet bei doppeltem Klopfen ein/aus.

Bonus: Externe Sensoren (MPU-6050 / GY-521) an jedem Arduino

Um das Ziel der crowdsourceten Erdbebenerkennung ohne Spezialhardware zu erreichen, wurde ein Sketch für den weit verbreiteten MPU-6050 (I2C-Adresse 0x68) geschrieben, der dieselbe JSON-Ausgabe erzeugt und mit CurieGraph.py visualisiert werden kann.

#include <Wire.h>
const int MPU_addr = 0x68;
int ax, ay, az, temp, gx, gy, gz;

void setup() {
  Serial.begin(9600);
  Wire.begin();
  Wire.beginTransmission(MPU_addr);
  Wire.write(0x6B); Wire.write(0); Wire.endTransmission(true); // Wake up
}

String jsonEncodeValue(String key, float val) {
  return "\"" + key + "\":" + String(val);
}
String assembleJson(String kv) { return "{" + kv + "}"; }

void loop() {
  Wire.beginTransmission(MPU_addr);
  Wire.write(0x3B); Wire.endTransmission(false);
  Wire.requestFrom(MPU_addr, 14, true);
  ax = Wire.read()<<8 | Wire.read();
  ay = Wire.read()<<8 | Wire.read();
  az = Wire.read()<<8 | Wire.read();
  temp = Wire.read()<<8 | Wire.read();
  gx = Wire.read()<<8 | Wire.read();
  gy = Wire.read()<<8 | Wire.read();
  gz = Wire.read()<<8 | Wire.read();

  String kv = jsonEncodeValue("ax", ax) + ",";
  kv += jsonEncodeValue("ay", ay) + ",";
  kv += jsonEncodeValue("az", az) + ",";
  kv += jsonEncodeValue("gx", gx) + ",";
  kv += jsonEncodeValue("gy", gy) + ",";
  kv += jsonEncodeValue("gz", gz);
  Serial.println(assembleJson(kv));
  delay(100);
}

Hinweis: CurieGraph.py startet gelegentlich erst beim 2.–3. Versuch zuverlässig.